Dokazovanje digitalne avtentičnosti v dobi AI

Umetna inteligenca lahko ustvari sliko v nekaj sekundah. A ali lahko dokažemo, kdo jo je ustvaril?

Ker je slike, ustvarjene z umetno inteligenco, vse težje ločiti od fotografij, postaja dokazovanje, od kod slika izvira in kako je nastala, prav tako pomembno kot slika sama.

Tu nastopita C2PA in Content Credentials.

C2PA lahko ustvari kriptografsko podpisan zapis o izvoru slike, ki zajema podatke o tem, kdo jo je ustvaril, katera naprava ali programska oprema je bila uporabljena, kakšne spremembe so bile narejene in ali so bila vključena orodja AI. Če je podpisana vsebina ali njen izvor spremenjen, lahko preverjanje to zazna.

Izvor pa nam pove le del zgodbe. Vedeti moramo tudi, kdo so akterji, ki dejansko stojijo za tem izvorom.

Tu lahko Verifiable Credentials dodajo še eno plast zaupanja. Lahko zagotovijo dodatne informacije o osebah ali organizacijah, vključenih v ustvarjanje ali obravnavo sredstva, na primer povežejo fotografa, novinarja, organizacijo ali strokovno vlogo z izvorom slike.

Predstavljajte si kombinacijo:

• C2PA: Kaj se je zgodilo s sliko?
• Verifiable Credential: Kdo je ustvarjalec ali organizacija?
• Digitalno zaupanje: Ali lahko preverimo oboje?

Skupaj bi te tehnologije lahko ustvarile močno plast zaupanja za slike, videoposnetke in drugo digitalno vsebino, še posebej ker generativna AI vse bolj otežuje presojo vizualne vsebine zgolj na podlagi videza.

Osnovna zamisel pa presega medije. C2PA se v osnovi ukvarja z izvorom, ne le s slikami. Enak pristop je mogoče uporabiti tudi za podatke in dokumente ter tako ustvariti preverljiv zapis o tem, kako sredstvo potuje skozi proces.

Vzemimo tovorni list v dobavni verigi. Ko potuje od ene stranke k drugi, bi lahko vsaka odgovorna stranka dodala novo trditev v manifest C2PA prek svoje Business Wallet. Namesto zgolj dokumenta bi tako imeli preverljivo zgodovino tega, kaj se je z njim dogajalo, katere stranke so bile vključene in kateri koraki so bili izvedeni.

Z drugimi besedami, vprašanje se premakne od »Ali je videti pristno?« k »Ali lahko preverimo njegovo zgodovino?«.

Prihodnost avtentičnosti vsebine morda ne bo v zaznavanju tega, kaj je ponarejeno. Morda bo šlo za sposobnost dokazati, kaj je pristno.

Praktičen primer: kako Content Credential razkrije urejanje z AI

Karusel na LinkedInu ob objavi predstavi praktičen primer. Prepis:

Predstavljajte si dve skoraj identični počitniški fotografiji, Fotografijo A in Fotografijo B, istega gorskega jezera. Le ena od njiju je bila urejena z AI, razlika pa je balon na vroč zrak, dodan na nebo na Fotografiji B.

Content Credential, pripet na Fotografijo B, razkrije njeno celotno zgodovino:

• Posneto s fotoaparatom - 14. marec, ob 9.12 zjutraj
• Rahlo posvetljeno - v programski opremi za urejanje fotografij
• Balon je bil dodan z AI - oznaka tega ne skriva, le navede
• Objavljeno s strani časopisa - odobreno pred objavo

Zakaj oznake ni mogoče preprosto ponarediti? Približajte isto fotografijo zelo od blizu in vsak piksel nosi kriptografski prstni odtis. Prstni odtis na oznaki se glasi 4F04 F1F3 0A89 4138, medtem ko se prstni odtis fotografije danes glasi 8D2B C5FF 5F4F 8950. Ne ujemata se: ena pika se je spremenila in z njo se je spremenil celoten prstni odtis. Računalnik to zazna takoj, tudi kjer ga človeško oko nikoli ne bi opazilo. Ta prstni odtis je razpršena vrednost (hash), zapečatena z digitalnim podpisom.

Skupaj s Content Credential je mogoče shraniti tudi osebne podatke. Na primer, Verifiable Credential za fotografinjo z imenom Anna bi lahko potrdilo:

• Akreditirana tiskovna fotografinja, še vedno veljavna
• Zaposlena pri registrirani novičarski organizaciji
• Pooblaščena za objavljanje v njenem imenu